Data Augmentation

También conocido como aumento de datos, es una técnica utilizada en el aprendizaje automático para aumentar el tamaño del conjunto de datos mediante la aplicación de transformaciones a los datos existentes. Estas transformaciones pueden incluir rotaciones, traslaciones, zoom, volteos, cambios en el brillo, entre otros. El objetivo de la data augmentation es mejorar la generalización y el rendimiento del modelo al proporcionar más variedad en los datos de entrenamiento, lo que ayuda a prevenir el sobreajuste.